컴퓨터단층촬영(CT) 같은 정밀한 의료영상으로도 알아내기 어려운 폐 속 미세한 기관지를 확인할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 국내 의료진에 의해 개발됐다. 천식이나 만성폐쇄성폐질환(COPD) 등 중증 폐질환을 조기에 발견하는 데 기여할 것으로 기대된다.

서울아산병원 융합의학과 김남국·영상의학과 서준범 교수팀은 자체 개발한 AI 기술로 흉부 CT 영상을 분석한 결과, 체내 미세기관지를 평균 2분 만에 약 90%의 정확도로 분석해냈다고 5일 밝혔다.

천식, COPD, 간질성 폐질환 등 중증 폐질환을 정확하게 진단하기 위해서는 미세한 기관지까지 분석해야 한다. 그중에서도 특히 기관지의 벽 두께를 파악하는 것이 중요하다. 공기 중 균이나 알레르기를 일으키는 물질들과 싸우게 되면 기관지 벽 두께가 두꺼워지기 때문이다.

그러나 기관지는 나뭇가지처럼 두께가 약 1㎜ 미만인 기관지로까지 계속 갈라져 보이지 않는 경우가 많다. 게다가 호흡이나 심장의 움직임에 따라 영향을 쉽게 받아 그 두께를 정확하게 파악하는 게 쉽지 않았다.

연구팀은 2.5D 합성곱신경망(CNN, Convolutional Neural Network)을 적용한 AI 기술을 자체적으로 개발했고, 59명 폐질환 환자의 흉부 CT 검사 영상 자료를 학습시켰다.

2.5D 합성곱신경망은 특정 물체의 가로, 세로, 높이 사진 여러 장을 종합해 3D 이미지를 만들어 학습하는 딥러닝(deep-learning) 기반 기술이다. 3D 이미지를 학습하기 때문에 다각도에서 정확하게 분석할 수 있다.

이후 연구팀은 폐질환 환자 8명의 흉부 CT 검사 영상으로 AI 기술의 정확도와 분석 속도를 시험해 유효성을 검증했다. 의료진 검사 대비 정확도는 90%, 검사 및 분석 시간은 2분 정도로 확인됐다.

김남국 서울아산병원 융합의학과 교수는 "의료진이 검사 영상에서 모든 기관지를 찾기 어려운 만큼 90%의 정확도로 기관지를 찾아내는 건 매우 의미 있는 결과"라며 "AI로 미세기관지를 찾아낸 후 영상의학 전문의가 추가로 분석하면 중증 폐질환을 더욱 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.

연구 결과는 의료영상 분석 분야의 국제학술지 '의료 영상 분석'(Medical Image Analysis) 최근호에 게재됐다.